虹膜采集设备的设计与实现及识别方法中若干问题的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 虹膜识别概述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 虹膜识别的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.2.2 虹膜识别的技术指标 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究动态 | 第13-17页 |
| 1.3.1 图像采集 | 第13-14页 |
| 1.3.2 图像预处理 | 第14-15页 |
| 1.3.3 特征提取与特征匹配 | 第15-16页 |
| 1.3.4 使用部分虹膜区域的识别 | 第16-17页 |
| 1.4 虹膜识别研究的难点和空白 | 第17页 |
| 1.5 实验数据库介绍 | 第17-18页 |
| 1.6 论文主要工作及组织结构 | 第18-20页 |
| 1.6.1 主要工作 | 第18-19页 |
| 1.6.2 组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 虹膜采集设备的设计与实现 | 第20-31页 |
| 2.1 采集设备基本原理 | 第20页 |
| 2.2 采集质量的影响因素 | 第20-27页 |
| 2.2.1 镜头 | 第21-24页 |
| 2.2.1.1 光学成像基本知识 | 第21-22页 |
| 2.2.1.2 参数概念 | 第22-24页 |
| 2.2.2 光源 | 第24-25页 |
| 2.2.3 图像传感器 | 第25-26页 |
| 2.2.4 采集方式 | 第26-27页 |
| 2.3 采集设备的实现 | 第27-29页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 虹膜定位 | 第31-40页 |
| 3.1 传统虹膜定位算法 | 第31-32页 |
| 3.1.1 基于灰度梯度的边界定位方法 | 第31页 |
| 3.1.2 基于二值化边缘点的边界定位方法 | 第31-32页 |
| 3.2 传统定位算法的分析 | 第32-33页 |
| 3.3 本文定位算法 | 第33-39页 |
| 3.3.1 内圆定位 | 第34-36页 |
| 3.3.2 外圆定位 | 第36-38页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 归一化与增强 | 第40-42页 |
| 4.1 弹性模型的归一化 | 第40-41页 |
| 4.2 图像增强 | 第41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 特征提取与匹配 | 第42-50页 |
| 5.1 基于 Gabor 滤波的特征提取 | 第42页 |
| 5.2 欧式距匹配 | 第42-43页 |
| 5.3 支持向量机匹配 | 第43-44页 |
| 5.4 本文特征提取与匹配方法 | 第44-48页 |
| 5.4.1 环带分割与分析 | 第44-46页 |
| 5.4.2 质量评价与加权参数 | 第46-47页 |
| 5.4.3 特征融合与识别 | 第47-48页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第48-49页 |
| 5.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 工作总结 | 第50页 |
| 6.2 工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
